第18章 統一建模語言

　　18.1 UML視圖分類：用例視圖：用例圖;結構視圖：類圖、對象圖;行為視圖：順序圖、交互圖、狀態圖、活動圖;實現視圖：組件圖;環境視圖：部署圖

　　18.2 類與類之間有關聯(聚集，共享聚集+組成)、通用化(繼承)(帶空心三角形的實線)、依賴(單向實線)、精化(帶空心三角形的虛線)

　　18.3 包(子系統)的四種可見性還包括實現可見性，與私有可見性類似。A指向B的單向虛線表示子系統B被子系統A引用。

　　18.4 順序圖強調時間，協作圖強調空間，狀態圖強調一個實體在不同時刻的狀態變化，活動圖強調程序對象邏輯流程的串行執行順序和并行次序

　　第19章 分布式數據庫、對象數據庫和并行數據庫

　　19.1 分布式數據庫(物理分散邏輯集中)最基本特征：本地自治、非集中式管理、高可用性;分片透明性(最高級)、位置透明性、局部數據模型透明性構成了分布式數據庫的分布透明性。

　　19.2 分片是對關系(表)的操作，分配是對分片結果的操作。

　　19.3 分布式數據庫的模式結構：全局外模式、全局概念模式、分片模式、分配模式、局部概念模式、局部內模式;系統組成結構：GDBMS全局、GDD、LDBMS局部、CM通信管理

　　19.4 分布式事務管理：恢復控制(基于兩階段的提交協議)和并發控制(基于封鎖協議)

　　19.5 分布查詢數據傳輸量大的主要原因：連接操作和并操作

　　19.6 單繼承：一顆樹;多繼承：帶根的有向無回路圖

　　19.7 面向對象數據庫(面向對象語言中引入數據庫)：實現方法主要是擴充面向對象程序設計語言，使之能處理持久數據。所謂持久數據，指創建這些數據的程序運行終止后，數據仍然存在于系統之中。數據庫中的關系就是持久數據。ObjectStore、Ontos、O2等

　　19.8 對象關系數據庫(關系數據庫中引入面向對象)：擴展的數據類型定義;繼承性;擴充的SQL語言.Informix Universal Server、DB2 UDB、Adaptive Server、Oracle8i、SQL Server

　　19.9 并行數據庫體系結構：共享內存;共享磁盤(中小型);無共享(最好的，銀行出納、民航售票等OLTP類，缺點：通信代價和非本地磁盤訪問代價);層次結構(綜合)

　　19.10 一維數據劃分方法：輪轉法：最適合于掃描整個關系;散列劃分法：比轉轉法更適合點查詢，也適合順序掃描關系;范圍劃分法：明顯利于范圍查詢和點查詢。缺點：均不能有效支持非劃分屬性上具有選擇謂詞的查詢。

　　第20章 數據他倉庫與數據挖掘

　　20.1 數據倉庫解決的問題是如何更合理和理有效的組織企業的數據體系，目的在于根據決策需求對數據采取適當的手段進行集成，形成一個綜合的面向分析的數據環境;數據挖掘解決的問題是如何針對具體的分析對象和分需求，嘗試智能和自動化的手段把數據轉換為新的有用的信息和知識。

　　20.2 數據分類：操作型數據(操作型處理，以業務處理為主的聯機事務處理OLTP);分析型數據(分析型處理，以分析為主的決策支持系統DDS)

　　20.3 數據倉庫是一個面向主題的、集成的(最重要，抽取、轉換、清理、裝載)、非易失的、且隨時間變化的(時變性)數據集合，用來支持管理人員的決策。

　　20.4 數據倉庫的體系結構：操作型數據、操作型數據存儲、數據倉庫、數據集市;功能層次：數據管理、數據處理、數據應用

　　20.5 粒度涉及數據倉庫的數據量和支持的查詢類型。粒度小，細節度高，數據量大，查詢多

　　20.6 ODS(Operational Data Store，操作型數據存儲)：一方面，類似于操作型環境，可進行企業全局性聯機操作型處理;另外一方面，是一個面向主題的、集成的數據環境，但數據量小，適合于輔助企業完成日常決策的數據處理分析。(秒級、小時級、天級、含反饋信息)

　　20.7 數據倉庫設計以數據倉庫的主題數據模型設計和實現為核心。

　　20.8 OLAP(聯機分析處理，On-Line Analytical Processing)：支持復雜的分析操作，側重對決策人員和高層管理人員的決策支持。

　　20.9 多維分析的基本活動：鉆取Drill-Down與卷起Roll-Up;切片Slice與切塊Dice;旋轉

　　20.10 OLAP的實現方式：基于多維數據庫的;基于關系數據庫的;混合型的

　　20.11 數據挖掘：數據庫知識發現KDD，從存放在數據庫、數據倉庫或其他信息庫中的大量數據中挖掘有趣知識的過程。三階段：數據準備、數據挖掘、結果的解釋評估

　　20.12 數據倉庫維護策略一般分為：實時維護、延時維護、快照維護

　　20.13 建立ODS的目的一般是為支持即時OLAP和全局OLTP兩類應用

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